Irene Pérez Llorente Junio 2008 - Centro de Estudios Hidrográficos ...

deducir patrones de evolución temporal a partir de los cambios de clase que sufren los
píxeles.
Tal y como demuestran los resultados de la clasificación no supervisada, la mayor
parte de la variabilidad de la imagen se concentra en el mar, cuyo estudio no está dentro
de los objetivos del proyecto. Por esta razón sería conveniente extraerla del análisis
estadístico que llevan a cabo los clasificadores creando una máscara de bits para esta
zona.
La clasificación del conjunto de imágenes a través del archivo multitemporal, que
agrupa los píxeles en base al tipo de cubierta y evolución que sufre, permite obtener
resultados más exactos. Sin embargo, la gran selectividad del Clasificador Angular
Temporal hace necesaria la definición de un elevado número de clases para poder
representar todas las evoluciones temporales que muestran las distintas cubiertas
dejando, a pesar de ello, una elevada proporción de píxeles sin clasificar. La postclasificación
implicaría agrupar las clases que representan la misma superficie y
determinar los posibles cambios que se producen en ella, pero requeriría información
auxiliar del terreno que justificase las decisiones de agrupación.
Los resultados probablemente mejorarían definiendo los patrones temporales a partir
de los valores medios de las Regiones de Interés creadas sobre las distintas cubiertas.
El método más óptimo para identificar las distintas cubiertas es por tanto, la
clasificación del archivo multitemporal por técnicas de mínima distancia utilizando la
información del mapa geomorfológico para definir las ROIs e identificar posteriormente
las cubiertas. A pesar de que las estadísticas muestran que los patrones de evolución de
las clases son un tanto aleatorios, su distribución se ajusta en gran medida a la de las
formas geomorfológicas, poniendo de relieve la influencia del sustrato en el aspecto y
evolución que presenta la nieve.
Sin embargo, para describir de forma apropiada las características del hielo o de la
superficie que representa cada clase sería conveniente disponer de datos de campo
tomados sobre diferentes regiones de la Península acerca de la edad, densidad, espesor y
composición química del hielo, los cuales podrían integrarse en un SIG y superponerse
a los resultados de la clasificación para contrastar ambos tipos de información.
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